Testing for Threshold Effects in Presence of Heteroskedasticity and Measurement Error with an application to Italian Strikes
异方差与测量误差下的门限效应检验：意大利罢工应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究宏观时间序列中的 ARMA–GARCH 与门限非线性检验，并应用于罢工动态，直接对应时间序列。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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异方差与测量误差下的门限效应检验：意大利罢工应用
- 研究问题
- 在条件异方差与测量误差可能存在的宏观时间序列中，如何检验条件均值的门限非线性，并将其与条件方差的非线性区分？
- 方法与思路
- 作者提出上确界拉格朗日乘子检验，以线性 ARMA–GARCH 为原假设、TARMA–GARCH 为备择，推导零假设渐近分布并分析意大利罢工序列。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称忽略异方差的检验即使在大样本下也可能失去正确尺寸，TARMA 可处理测量误差，应用模型能刻画罢工的非对称周期和状态切换。
- 阅读关注点
- 应核对原假设下不可识别干扰参数的处理、渐近分布与临界值计算、测量误差进入模型的方式，以及均值与方差非线性的区分。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未说明测量误差结构和理论条件，门限状态切换也不等同于时间上的结构突变。
原文摘要
Many macroeconomic time series are characterised by nonlinearity both in the conditional mean and in the conditional variance and, in practice, it is important to investigate separately these two aspects. Here we address the issue of testing for threshold nonlinearity in the conditional mean, in the presence of conditional heteroskedasticity. We propose a supremum Lagrange Multiplier approach to test a linear ARMA-GARCH model against the alternative of a TARMA-GARCH model. We derive the asymptotic null distribution of the test statistic and this requires novel results since the difficulties of working with nuisance parameters, absent under the null hypothesis, are amplified by the non-linear moving average, combined with GARCH-type innovations. We show that tests that do not account for heteroskedasticity fail to achieve the correct size even for large sample sizes. Moreover, we show that the TARMA specification naturally accounts for the ubiquitous presence of measurement error that affects macroeconomic data. We apply the results to analyse the time series of Italian strikes and we show that the TARMA-GARCH specification is consistent with the relevant macroeconomic theory while capturing the main features of the Italian strikes dynamics, such as asymmetric cycles and regime-switching.